将矩阵的每一行与另一个矩阵的每一行相乘

Question

在 numpy / PyTorch 中，我有两个矩阵，例如X=[[1,2],[3,4],[5,6]]、Y=[[1,1],[2,2]]。我想将 X 的每一行与 Y 的每一行进行点积，并得到结果

[[3, 6],[7, 14], [11,22]]

我该如何实现？谢谢！

Answer 1

我想这就是您要找的：

import numpy as np

x= [[1,2],[3,4],[5,6]] 
y= [[1,1],[2,2]]

x = np.asarray(x) #convert list to numpy array 
y = np.asarray(y) #convert list to numpy array

product = np.dot(x, y.T)

.T 转置矩阵，在这种情况下这是乘法所必需的（因为点积的方式是 defined）。 print(product) 将输出：

[[ 3  6]
 [ 7 14]
 [11 22]]

Answer 2

使用einsum

np.einsum('ij,kj->ik', X, Y)

array([[ 3,  6],
       [ 7, 14],
       [11, 22]])

Answer 3

在PyTorch中，可以使用torch.mm(a, b)或torch.matmul(a, b)实现，如下图：

x = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
y = np.array([[1,1],[2,2]])
x = torch.from_numpy(x)
y = torch.from_numpy(y)
# print(torch.matmul(x, torch.t(y)))
print(torch.mm(x, torch.t(y)))

输出：

tensor([[ 3,  6],
        [ 7, 14],
        [11, 22]], dtype=torch.int32)

将矩阵的每一行与另一个矩阵的每一行相乘

Multiply every row of a matrix with every row of another matrix

numpy

pytorch

numpy-ndarray